一种考虑网络广告延时性的外部供应链协调方法

    公开(公告)号:CN117436631A

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311190152.8

    申请日:2023-09-14

    Abstract: 本发明涉及供应链管理与运筹学技术领域,公开了一种考虑网络广告延时性的外部供应链协调方法,包括以下步骤:S1:利用微分方程刻画考虑网络广告投放延迟效应的品牌商誉G(t)动态变化关系;S2:根据产品销量、零售价格、网络广告投入成本实现制造商、通过电商平台进行销售的零售商以及整个供应链系统的利润表达。通过动态批发价格契约的成功执行,能够科学有效地给出考虑广告延迟效应时供应链成员双方的最优决策,有助于改善通过电商平台销售且考虑网络广告延时性的电商平台外部供应链系统成员双方的利益关系,提升考虑广告延迟性的电商平台外部供应链系统的效率,并且对合理投放网络广告提供了重要的理论依据。

    一种保安全的非脆弱网络化预测控制方法

    公开(公告)号:CN115718427A

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202211436497.2

    申请日:2022-11-16

    Abstract: 本发明公开了一种保安全的非脆弱网络化预测控制方法,所述方法包括如下步骤:步骤一、建立通讯延迟下的网络化控制系统模型;步骤二、设计匹配的观测器结构;步骤三、构造基于均匀量化和虚假数据攻击的预测控制器结构;步骤四、获得保证网络化控制系统均方意义下输入‑状态稳定的判别依据;步骤五、求解观测器增益参数和预测控制器增益参数;步骤六、将所求的观测器增益矩阵和预测控制器增益矩阵分别代入步骤二中的观测器和步骤三中的预测控制器中。该方法解决了现有控制方法不能在信号需量化后同时补偿具有传输延迟、随机发生网络攻击的网络化系统,导致数据传输不准确、控制系统低下甚至系统不稳定的问题。

    一种基于传感器网络的优化分布式状态估计方法

    公开(公告)号:CN108959808B

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN201810813797.5

    申请日:2018-07-23

    Abstract: 一种基于传感器网络的优化分布式状态估计方法,它用于控制系统和信号处理技术领域。本发明解决了现有的状态估计方法不能同时处理具有乘性噪声和随机发生非线性干扰现象的传感器网络的状态估计问题。本发明同时考虑了乘性噪声和随机发生非线性对状态估计性能的影响,得到了基于黎卡提里卡提差分方程的分布式滤波方法,达到抗外部扰动的目的,与现有的非线性时变系统的状态估计方法相比较,本发明的方法可以将估计误差控制在极小的范围内,在易于求解的同时,可以将估计的精确度提高10%以上。本发明可以应用于控制系统和信号处理技术领域用。

    一种电商平台供应链系统促销协调方法

    公开(公告)号:CN114066517A

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202111347180.7

    申请日:2021-11-15

    Abstract: 本发明提供了一种电商平台供应链系统促销协调方法,包括:利用微分方程刻画满减促销活动下平台用户人数和商家顾客人数的动态变化关系;根据平台用户人数、商家顾客人数获得平台拥有者、商家以及整个供应链系统的利润函数;利用分散式决策以追求自身利润最大为目标,制定平台拥有者的促销参与率和最优广告投入水平方案,确定商家的最优促销力度;利用集中式决策以追求整体利润最大为目标,制定平台拥有者的最优广告投入水平方案,确定商家的最优促销力度;比较两种决策供应链系统的最大利润;根据对比结果采用改进的双边补贴契约协调电商平台供应链系统。本发明有助改善电商供应链系统中平台拥有者与商家间的利益关系及提升电商平台供应链的效率。

    一种基于时序分割和聚类的多功能雷达工作模式识别方法

    公开(公告)号:CN117949897A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410031123.5

    申请日:2024-01-09

    Abstract: 一种基于时序分割和聚类的多功能雷达工作模式识别方法,属于雷达电子侦察技术领域。方法是:S1、从接收机获取的脉冲序列X={x1,x2,…,xN},每个脉冲由m个PDW特征参数表征;S2、初始化脉冲序列的分割阶数为k;S3、给定脉冲序列的最大分割阶数为Kmax,若k<Kmax,则重复执行步骤S4,并令k=k+1;否则,执行步骤S5和S6;S4、基于信息增益作为损失函数的IGTS算法对脉冲序列进行划分,得到脉冲序列的分割点和工作模式片段;S5、根据不同分割阶数k下的损失函数,利用相邻损失函数一阶差分的比来发现其拐点所对应的k值,以确定待识别的工作模式片段;S6、基于DTW距离作为相似性度量的k‑means算法对获得的工作模式片段进行聚类,得到工作模式的聚类标签。本发明用于雷达工作模式识别。

    一种基于三轮阿克曼转向模型的安全Tobit滤波方法

    公开(公告)号:CN117216488A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202311169560.5

    申请日:2023-09-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于三轮阿克曼转向模型的安全Tobit滤波方法,所述方法包括如下步骤:一、建立具有虚假数据注入攻击和删失测量的三轮阿克曼转向模型;二、对三轮阿克曼转向模型进行安全Tobit滤波器设计;三、计算三轮阿克曼转向模型在第h时刻的预测误差协方差矩阵的上界 四、利用计算出三轮阿克曼转向模型在第h+1时刻的增益矩阵Kh+1;五、将Kh+1代入二中获得第h+1时刻的滤波 判别h+1能否达到滤波总时长Y,若满足h+1<Y,则执行六;六、通过Kh+1计算出三轮阿克曼转向模型在第h+1时刻的滤波误差协方差矩阵的上界 设置h=h+1,执行二,直至满足h+1=Y。本发明解决了现有安全Tobit滤波方法不能同时处理删失测量和虚假数据注入攻击的非线性滤波问题。

    一种方差受限下的分数阶忆阻神经网络估计方法

    公开(公告)号:CN116227324B

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202211559637.5

    申请日:2022-12-06

    Abstract: 本发明公开了一种方差受限下的分数阶忆阻神经网络估计方法,所述包括如下步骤:步骤一、建立分数阶忆阻神经网络动态模型;步骤二、放大转发协议下对分数阶忆阻神经网络动态模型进行状态估计;步骤三、计算分数阶忆阻神经网络的误差协方差矩阵的上界及H∞性能约束条件;步骤四、利用随机分析方法,并通过解线性矩阵不等式求解出估计器增益矩阵Kk的解,实现对放大转发协议下分数阶忆阻神经网络动态模型的状态估计,判断k+1是否达到总时长N,若k+1<N,则执行步骤二,反之结束。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理放大转发协议下具有H∞性能约束及方差受限分数阶忆阻神经网络的状态估计导致的估计性能准确率低的问题,从而提高了估计性能的准确率。

    一种方差受限下的分数阶忆阻神经网络估计方法

    公开(公告)号:CN116227324A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202211559637.5

    申请日:2022-12-06

    Abstract: 本发明公开了一种方差受限下的分数阶忆阻神经网络估计方法,所述包括如下步骤:步骤一、建立分数阶忆阻神经网络动态模型;步骤二、放大转发协议下对分数阶忆阻神经网络动态模型进行状态估计;步骤三、计算分数阶忆阻神经网络的误差协方差矩阵的上界及H∞性能约束条件;步骤四、利用随机分析方法,并通过解线性矩阵不等式求解出估计器增益矩阵Kk的解,实现对放大转发协议下分数阶忆阻神经网络动态模型的状态估计,判断k+1是否达到总时长N,若k+1<N,则执行步骤二,反之结束。本发明解决了现有状态估计方法不能同时处理放大转发协议下具有H∞性能约束及方差受限分数阶忆阻神经网络的状态估计导致的估计性能准确率低的问题,从而提高了估计性能的准确率。

    一种复杂耦合下的两步状态估计方法

    公开(公告)号:CN115859030A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211514000.4

    申请日:2022-11-29

    Abstract: 本发明公开了一种复杂耦合下的两步估计方法,所述方法包括如下步骤:步骤一、建立复杂耦合网络状态模型、测量输出模型及恶意攻击模型;步骤二、在恶意攻击的影响下对复杂耦合网络状态进行估计;步骤三、求出每个节点的先验估计偏差的协方差上界步骤四、计算每个节点的估计器系数矩阵步骤五、将代入步骤二中的后验状态估计模型中,得到后验估计判断t+1时刻与总时长T的关系,若t+1<T,则执行步骤六,若t+1=T,则结束;步骤六、根据计算出每个节点的后验估计偏差协方差上界令t=t+1,执行步骤二,直至满足t+1=T。本发明解决了在随机发生耦合和非线性耦合偏差影响下导致估计方法准确率降低的问题,以及在部分节点测量值未知且受恶意攻击时不能估计节点状态的问题。

    一种全渠道模式下的闭环供应链协调激励方法

    公开(公告)号:CN117575580A

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202311084875.X

    申请日:2023-08-25

    Abstract: 本发明提供一种全渠道模式下的闭环供应链协调激励方法,涉及供应链协同管理技术领域。该全渠道模式下的闭环供应链协调激励方法,包括:S1、明确激励目标:建立全渠道模式下品牌商主导的闭环供应链系统,S2、供应链协调评估:评估品牌商和线下零售商之间在产品定位和市场需求方面协调程度;S3、设计不同机制均衡策略:构建全渠道模式下品牌商和零售商之间完全非合作决策机制、部分合作机制以及完全合作机制;S4、建立合作关系补贴协调契约:设计一种混合双边补贴‑转移支付契约来协调该全渠道模式下的闭环供应链系统。通过设计双边补贴‑转移支付协调契约实现闭环供应链系统完美协调。

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